IA

1. inteligencia artificial
malagón serrano sebastián
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2. inteligencia artificial
Análisis predictivo.
Detrás de estas preguntas se encuentra
un modelo predictivo que informa
sobre la probabilidad de que ocurra
un accidente con base en su edad,
código postal, género, marca de
auto, etc. Es el mismo principio que
se emplea en los modelos predictivos
de crédito para identificar a los
buenos y malos pagadores.
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3. inteligencia artificial
Descubrimiento de datos inteligentes.
Es el próximo paso en soluciones de Inteligencia
Empresarial (IE). La idea consiste en permitir
la automatización total del ciclo de la IE: la
incorporación y preparación de datos, el
análisis predictivo y los patrones y la
identificación de hipótesis. Este es un ejemplo
interesante de la recuperación de datos
inteligentes en acción. La información que
ninguna herramienta de IE había descubierto.
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4. inteligencia artificial
Aprendizaje profundo.
Algunos ejemplos de aplicaciones
prácticas del Aprendizaje
profundo son las siguientes:
identificación de vehículos,
peatones y placas de matrícula
de vehículos autónomos,
reconocimiento de imagen,
traducción y procesamiento de
lenguaje natural.
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5. inteligencia artificial
Aprendizaje automático.
Generalmente, el concepto de
Aprendizaje automático se
confunde con el de “IA débil”. Es
en este campo en donde los
avances más importantes de la
IA se están llevando a cabo. La
idea principal aquí es que se les
puede proporcionar datos a los
algoritmos de Aprendizaje
automático y luego usarlos para
saber cómo hacer predicciones
o guiar decisiones.
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6. inteligencia artificial
•Siri funciona como un asistente
personal, ya que utiliza procesamiento
de lenguaje natural.
•Facebook y Google Fotos sugieren el
etiquetado y agrupamiento de fotos
con base en el reconocimiento de
imagen.
•Amazon ofrece recomendaciones de
productos basadas en modelos de
canasta de compra.
•Waze brinda información optimizada
de tráfico y navegación en tiempo real.
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7. inteligencia artificial
La Inteligencia artificial es el campo
científico de la informática que se centra en
la creación de programas y mecanismos
que pueden mostrar comportamientos
considerados inteligentes. Normalmente,
un sistema de IA es capaz de analizar
datos en grandes cantidades (big data),
identificar patrones y tendencias y, por lo
tanto, formular predicciones de forma
automática, con rapidez y precisión. Para
nosotros, lo importante es que la IA permite
que nuestras experiencias cotidianas sean
más inteligentes.
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8. inteligencia artificial
INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
El concepto básico de “Inteligencia
Artificial” surgió con Aristóteles
en el 300 antes de Cristo.
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9. inteligencia artificial
inteligencia artificial Programa
de computación diseñado para
realizar determinadas
operaciones que se consideran
propias de la inteligencia
humana, como el
autoaprendizaje
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10. inteligencia artificial
Coloquialmente, el término
inteligencia artificial se aplica
cuando una máquina imita las
funciones «cognitivas»que los
humanos asocian con otras
mentes humanas, como por
ejemplo: "aprender" y "resolver
problemas".
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11. inteligencia artificial
Según Tayekas (2007) la IA es
una rama de las ciencias
computacionales encargada de
estudiar modelos de có mputo
capaces de realizar actividades
propias de los seres humanos en
base a dos de sus
características primordiales: el
razonamiento y la conducta
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12. inteligencia artificial
Para Nils John Nilsson son cuatro los pilares básicos en
los que se apoya la inteligencia artificial:
• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los
estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolució n
de las cadenas de ADN).
• Redes neuronales artificiales (análogo al
funcionamiento físico del cerebro de animales y
humanos).
Razonamiento mediante una ló gica formal análogo al
pensamiento abstracto humano.
También existen distintos tipos de percepciones y acciones,
que pueden ser obtenidas y producidas,
respectivamente, por sensores físicos y sensores
mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ó pticos en
computadoras, tanto como por entradas y salidas de
bits de un software y su entorno software.
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13. inteligencia artificial
Varios ejemplos se encuentran en el área
de control de sistemas,
planificació n automática, la habilidad de
responder a diagnó sticos y a consultas
de los consumidores,
reconocimiento de escritura,
reconocimiento del habla y
reconocimiento de patrones. Los
sistemas de IA actualmente son parte de
la rutina en campos como economía,
medicina, ingeniería y la milicia, y se ha
usado en gran variedad de aplicaciones
de software, juegos de estrategia, como
ajedrez de computador, y otros
videojuegos.
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14. inteligencia artificial
Se conoce también como IA simbó lico-deductiva.
Está basada en el análisis formal y estadístico del
comportamiento humano ante diferentes problemas:
• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar
decisiones mientras se resuelven ciertos problemas
concretos y, aparte de que son muy importantes,
requieren de un buen funcionamiento.
• Sistemas expertos: Infieren una solució n a través del
conocimiento previo del contexto en que se aplica y
ocupa de ciertas reglas o relaciones.
• Redes bayesianas: Propone soluciones mediante
inferencia probabilística.
• Inteligencia artificial basada en comportamientos:
Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-
regularse y controlarse para mejorar.
• Smart process management: Facilita la toma de
decisiones complejas, proponiendo una solució n a
un determinado problema al igual que lo haría un
especialista en la dicha actividad. 14

15. inteligencia artificial
El concepto de IA es aún demasiado
difuso. Contextualizando, y teniendo
en cuenta un punto de vista científico,
podríamos definir esta ciencia como la
encargada de imitar el cerebro, que no
el cuerpo, de una persona en todas
sus funciones. Estas pueden ser las ya
existentes en el humano o bien otras
novedosas e incorporadas en el
desarrollo de una máquina inteligente.
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